结合有向场景运动模式的粒子滤波行人跟踪方法

针对现有行人跟踪算法较少考虑场景运动模式信息的问题,建立一种面向有向场景运动模式的在线学习模型以描述区域行人的共有运动特性,并以此提出了一种新型的粒子滤波行人跟踪算法。通过对行人运动特性的选择性在线统计,探索在非高密度行人跟踪问题中场景模式信息和运动历史信息的运用方式。模型由一个表征行人运动状态相空间局域运动特性的二阶直方图矩阵来描述,并根据每个跟踪单元的加权投票实施更新。通过修正粒子转移后似然概率分布,该算法能够加速粒子向真实的后验分布收敛。通过对两个不同特点的公共数据集视频中的行人进行跟踪实验并与标准的粒子滤波算法结果比较,该算法的平均跟踪误差均低于标准粒子滤波平均跟踪误差的40%,且其运算速度可达6~15帧/s,满足近实时应用帧率。     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性.     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性。     

改进粒子滤波在行人跟踪中的应用

为提高粒子滤波在目标跟踪中的性能,将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的优化思想引入粒子滤波,并用自适应差分进化(Self-adaptive Differential Evolution,SaDE)算法代替粒子滤波的重采样,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法,并采用新的跟踪特征HSV-iLBP进行跟踪.该算法将FA用于粒子滤波的重要性采样,通过计算迭代来抽取更加有效的粒子,并将粒子滤波的重采样过程看作求解目标函数的最值问题,通过自适应差分进化算法的迭代寻找最优粒子,改善粒子的退化和贫化问题.HSV-iLBP模型由于结合了维数低的HSV颜色特征和iLBP纹理特征,从而在提高跟踪鲁棒性的同时,能有效降低计算复杂度.通过仿真实验,验证了改进算法在行人跟踪上具有更好的精度和速度.     

一种基于雷达和红外的粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理雷达与红外传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.该算法通过利用量测方程的非线性分析和粒子滤波器计算状态估计值,从而以线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,同时减小了计算量.     

基于粒子滤波和Mean-shift的自适应目标跟踪方法

目标跟踪技术一直是计算机视觉的核心内容。本文结合粒子滤波与Mean-shift跟踪方法,提出了一种新的自适应目标跟踪方法,通过利用粒子滤波获取目标的初始位置,进而采用Mean-shift跟踪方法,实现目标跟踪的准确定位,同时,通过抑制背景特征分布,更新目标特征分布,从而在跟踪过程中自适应调整目标的模板表示。实验结果表明了本文提出方法的有效性。     

基于粒子滤波的变电站内动态目标跟踪技术

为实时智能监控变电站安全生产区域内的移动目标,克服现有视频系统人工切换图像和肉眼判断所造成的漏检和滞后问题,对变电站内运动目标的自动检测与识别跟踪技术进行了研究;基于背景差分法实现了人物动态目标检测,提出了基于颜色直方图的粒子滤波人物动态目标跟踪方法;通过提取目标颜色特征,建立目标状态模型和系统模型,进而准确定位目标;研发了变电站安全事件视频自动识别跟踪系统.系统应用结果表明:算法检测与跟踪的时间性能良好,能够快速识别目标,并准确跟踪目标运动轨迹,有效提升了全天候智能监控站内的安全生产能力.     

粒子滤波框架下多特征融合的视频目标跟踪方法

针对单一目标特征在复杂场景下难以实现有效的跟踪问题,提出了一种边缘纹理与颜色特征相融合的新方法。将Sobel算子与局部二值模式算子相结合,得到一种新的边缘纹理SLBP(Sobel Local Binary Pattern)特征提取方法,并与HSV(Hue,Saturation,Value)颜色特征融合应用于粒子滤波框架的视频目标跟踪。实验结果表明:本文提出的SLBP+HSV特征融合方法能够克服视频中光照变化、目标遮挡等复杂背景影响的问题,提高跟踪的精确度。     

基于色彩相关直方图和粒子滤波的目标跟踪

为了提高视频运动目标跟踪的准确性,特别是为了提高在运动目标与背景颜色相近的情况下,或者目标发生了旋转或部分遮挡情况下的跟踪效果,提出一种基于色彩相关直方图和粒子滤波的彩色物体跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将...     

结合信赖域和粒子滤波的红外目标跟踪方法

研究机载前视红外(FLIR)系统中鲁棒的目标跟踪算法.在传统的粒子滤波中嵌入信赖域寻优方法,发挥了它们各自的优点.在重要性重采样之前,将所有的粒子点都置于状态空间中恰当的位置,只用少量的粒子点就可以保持住多个模态,并解决了传统粒子滤波中的采样恶化和采样枯竭问题.实验结果显示了该方法的有效性和鲁棒性.     

基于CNN的粒子滤波目标跟踪算法研究

针对复杂场景下目标跟踪算法存在的跟踪目标丢失漂移等问题,提出一种粒子滤波框架下基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的目标跟踪算法.该算法采用CNN提取跟踪目标的高层语义特征,并引入离线训练方式,提高训练效率以及特征提取的泛化能力;利用粒子滤波算法框架,实现目标运动状态的有效估计;同时采用长时与短时两种更新策略,并引入困难样本挖掘的在线训练方式,以适应目标外观变化与背景干扰等复杂情况.仿真实验结果表明本文算法能有效适应遮挡、光照、剧烈运动等场景.与多个当前的跟踪算法在公开测试样本下进行了结果比较和分析,验证了本算法在解决跟踪目标丢失漂移等问题上的有效性.      

基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪 

针对复杂水下环境中声探测传感器获得的运动目标信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了基于声探测传感器特点的高斯粒子滤波水下目标跟踪方法.基于粒子滤波理论,采用一阶自回归模型作为运动目标状态转移的依据,设计了由目标区域的面积特征和不变矩特征相融合的观测模型,解决了目标跟踪中的粒子权值的选取问题,克服了传统粒子滤波重采样问题,提高了复杂环境下目标跟踪结果的准确率.展示了应用高斯粒子滤波实现水下目标跟踪的过程.试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和实时性,是复杂水下环境中目标跟踪的一种高效可行的新方法.     

非高斯条件下基于粒子滤波的目标跟踪

介绍了粒子滤波的基本思想和具体算法实现步骤，在给出的闪烁噪声统计模型基础上，将粒子滤波算法应用在雷达目标跟踪中，解决了闪烁噪声情况下的雷达目标跟踪问题．仿真结果表明，在满足高斯噪声条件下，扩展卡尔曼算法和粒子滤波算法跟踪性能相近，但若考虑雷达的闪烁噪声，则随着闪烁影响增强，扩展卡尔曼算法跟踪性能严重下降，而粒子滤波算法能继续保持较好的跟踪精度．     

改进的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

粒子滤波算法中通常采用先验转移概率代替重要性函数,由此重要性密度函数对后验函数的偏差将增大。将小波去噪应用到粒子滤波过程中,降低了偏差,提高了粒子算法的滤波精度,并将该算法应用到目标跟踪的过程中,通过仿真证实该方法能够提高粒子滤波精度。     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

改进PF算法对红外图像中瞳孔的跟踪

提出一种基于粒子滤波的红外目标跟踪的新算法. 用该算法对采样粒子进行优化,改进了重采样环节,在不影响跟踪准确率的条件下,提高了算法的速度. 实验结果表明,将此算法运用到瞳孔跟踪中,跟踪比较准确有效. 同时,将Hough变换应用到了瞳孔边缘的定位领域中,此算法有效改进了红外图像中眼睛瞳孔的跟踪效果.     

综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法

提出了一种综合颜色和纹理特征的粒子滤波人脸跟踪算法.该方法利用粒子滤波能有效处理非线性非高斯过程和融合目标人脸多种测量信息的特性,针对人脸特征对环境变化的不同鲁棒性,综合加权颜色直方图和旋转复合小波进行人脸特征描述,将颜色和纹理特征融合到粒子滤波跟踪框架中.实验结果表明了该算法的鲁棒性、精确性和灵活性,与基于单一特征的粒子滤波跟踪方法相比,该算法稳健而有效,且对现实场景下人脸的跟踪效果准确.